CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lƣợng
3.3.1.Mục đính và phương pháp:
Nghiên cứu chính thức định lƣợng đƣợc tiến hành sau khi bảng câu hỏi đƣợc chỉnh sửa từ kết quả phỏng vấn thử. Nghiên cứu này đƣợc thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp các khách hàng có nhu cầu ở căn hộ chung cƣ thông qua bảng câu hỏi đã soạn sẵn (xem phụ lục 2).
3.3.2.Mẫu khảo sát:
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần kích thước mẫu bằng ít nhất 5 lần số biến quan sát (Hatcher, 1994) nghĩa là một biến quan sát cần tối thiểu 5 quan sát.
Trong nghiên cứu ngày, số lượng biến quan sát là 28 biến, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là 140.
Ngoài ra trong phân tích hồi quy bội (MLR) kích thước mẫu phụ thuộc nhiều yếu tố, một công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho MLR nhƣ sau:
n≥50+8p (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu, p là số lượng biến độc lập trong mô hình. Trường hợp nghiên cứu này số lượng quan sát tối thiểu là 90.
Như vậy, kích thước mẫu tối thiểu được chọn trong nghiên cứu này là 140 thỏa của cả EFA và MLR về kích thước mẫu. Để đạt được kích thước mẫu nêu trên, 450 mẫu khảo sát đã đƣợc phát ra điều tra.
3.3.3.Phương pháp phân tích và xử lý số liệu:
Số liệu đƣợc thu thập từ bảng khảo sát đƣợc nhập vào máy tính thông qua phần mền Excel 2007 phiên bản dành cho hệ điều hành Windows 8 sau khi đã loại bỏ những bảng khảo sát bị lỗi. Các lỗi của bảng khảo sát thường gặp là khách hàng không trả lời hết tất cả các câu hỏi, khách hàng chọn hai đáp án trở lên trong cùng một câu hỏi. Kế đến, dữ liệu đƣợc kiểm tra lần nữa để tránh lỗi thông tin nhập thiếu, thông tin nhập có giá trị lớn hơn 5 và nhỏ hơn 1. Sau cùng, dữ liệu đƣợc chuyển vào phần mềm SPSS phiên bản 16.0 để tiếp tục xử lý.
Đo lường độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Item total corelation) nhỏ hơn 0.3. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau, đảm bảo các biến quan sát đo lường cùng một khái niệm.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến độc lập (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al., 1998). Qua phân tích nhân tố khám phá ta loại bỏ các biến quan sát bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố đảm bảo ≥ 0.5 (factor loading ≥ 0.5) và tổng các phương sai trích được đảm bảo lớn hơn 50% (Cumulative ≥ 50%).
Sau cùng, kiểm tra độ thích hợp tổng hợp của mô hình, xây dựng mô hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết bằng phương pháp phân tích hồi quy.
Mô hình nghiên cứu với các giả thiết từ H1 đến H5 đƣợc kiểm định bằng phương pháp hồi quy tuyến tính bội với mức ý nghĩa α = 0.05.
3.3.4.Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Bảng câu hỏi sơ bộ lần 1
Nghiên cứu định tính
(Phòng vấn sâu)
Bảng câu hỏi sơ bộ lần 2
Phỏng vấn thử
(20 khách hàng)
Bảng câu hỏi chính thức
Nghiên cứu định lƣợng
- Khảo sát 450 khách hàng, mã hóa nhập liệu, làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả.
- Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Phân tích hồi quy.
Kiến nghị và hàm ý
Bảng 3.1: Tiến độ thực hiện các nghiên cứu
Bước Dạng
nghiên cứu
Phương pháp
Kỹ thuật thu thập
dữ liệu Thời gian Địa điểm
1 Sơ bộ
Định tính Phỏng vấn sâu Đầu tháng
09/2013 TP. HCM Định lƣợng Phỏng vấn trực tiếp Cuối tháng
09/2013 TP. HCM 2 Chính thức Định lƣợng Phỏng vấn trực tiếp Tháng